Vještačka inteligencija u hrvatskim kompanijama: Na stotine hiljada mejlova već obrađuje ChatGPT
Nakon što je krajem pretprošle godine kompanija Open AI javnosti predstavila prototip sistema ChatGPT, u najširoj javnosti snažno je porastao interes za korišćenje vještačke inteligencije. Mnogi, taj i slične alate, koriste za zabavu, ali i u poslovne svrhe – pisanje tekstova, kreiranje slogana, prikupljanje informacija, odgovaranje na upite potencijalnih gostiju u turizmu, itd.
Sistemi vještačke inteligencije integrisani su i u poslovanje mnogih kompanija, čak i u Hrvatskoj. O tome koliko i na koje načine hrvatski poslovni sektor koristi vještačku inteligenciju, razgovarali smo s Mladenom Fernežirom, suosnivačem i glavnim data naučnikom u Velebit AI, te s Robertom Gobom, direktorom digitalizacije u Valamaru, jednoj od najvećih turističkih kompanija u Hrvatskoj.
Nekim kompanijama je vještačka inteligencija temelj poslovanja
Fernežir se od 2015. godine profesionalno bavi metodama mašinskog učenja koje brojimo pod vještačku inteligenciju. Bavio se razvojem komercijalnih sistema koji razumiju sadržaj slike i teksta pa nude slične sadržaje, AI sistemima za prognozu vremena, sistemima za pomoć radiolozima za brže shvatanje medicinskih slika, razvojem prilagođenih jezičkih modela za specifičan stil i tematiku, modelima za razumijevanje sadržaja matematičkih dokumenata, detekcijom objekata u 3D prostoru, a u posljednje vrijeme, AI sistemima za bolje razumijevanje bioloških procesa.
Takođe, i njegova kompanija Velebit AI bavi se širokim spektrom poslovnih primjena vještačke inteligencije, a klijenti su im svi – od velikih korporacija do startapova. Na listi klijenata su im, između ostalih, Photomath, Infinum, Njuškalo, ali i Univerzitet u Rijeci.
Ako plaćate račune ili rješavate matematičke zadatke tako da se najprije raspoznaju iz slike, koristite chatbot koji oponaša ljudskog stručnjaka, upogonite industrijskog robota koji se snalazi po skladištu, želite bolje razumijevanje izraza lica, iza toga ili stoje neki javno dostupni gotovi modeli ili puno češće, specijalizovani modeli razvijeni u tim kompanijama, mašinskim učenjem nad vlastitim podacima
Mladen Fernežir, Velebit AI
“Vještačka inteligencija se često doživljava kao neko gotovo ili fiksno rješenje. Razlog tome je idealizacija i popularna kultura pa zamišljamo neki inteligentan sistem sličan nama, odmah spreman za korišćenje i rješavanje različitih problema. U stvarnosti, posljednjih godina došlo je do velike komoditizacije i olakšanog korišćenja raznih modela za koje je inače bio potreban dugotrajan i specijalizovan razvoj. Na primjer, prije ste za sistem koji zna prevoditi s engleskog na francuski trebali skupiti podatke za oba jezika te tehnikama mašinskog učenja, pomoću tih podataka, razviti model koji je dobar za tačno taj zadatak”, kaže Fernežir.
Dodaje i da se danas može uzeti gotovo rješenje koje zna puno više od tog jednog zadatka, ali u pozadini je, u suštini i dalje ista vrsta modela.
“Imamo brojne modele koji su dobri u specifičnim zadacima, dobro izvršavaju nešto za što nama treba inteligentno rasuđivanje i složeni mentalni procesi, imaju kvalitetne brojčane reprezentacije jezičnih i slikovnih koncepata, ali za sami odgovor, svi ti sistemi imaju jednostavan slijed računa kao da koristite običan kalkulator”, pojašnjava Fernežir.
Kaže da u Hrvatskoj postoje brojne kompanije kojima je vještačka inteligencija, odnosno modeli mašinskog učenja, temelj cijelog poslovanja.
“Ako plaćate račune ili rješavate matematičke zadatke tako da se najprije raspoznaju iz slike, koristite chatbota koji oponaša ljudskog stručnjaka, upogonite industrijskog robota koji se snalazi po skladištu, želite bolje razumijevanje izraza lica, iza toga ili stoje neki javno dostupni gotovi modeli ili puno češće, specijalizirani modeli razvijeni u tim kompanijama, strojnim učenjem nad vlastitim podacima”, pojašnjava Fernežir.
Zamislite da u jednom trenutku primite preko 10 hiljada mejlova i svi oni čekaju odgovor gostu, što bi moglo značiti višednevno čekanje gosta na odgovor, kada ne bismo imali uspostavljene sisteme koji koriste vještačku inteligenciju. Dobar dio tih mejlova su upiti za rezervacije u našim objektima i uspješnost se mjeri u satima tj. cilj je na prodajne mejlove odgovoriti u istom danu.
Roberto Gobo, Valamar
U drugu grupu spadaju kompanije kojima vještačka inteligencija nije temelj poslovanja, ali je koriste za poboljšanje efikasnosti.
“Na primjer, za bolje predviđanje količine potrebne robe i buduće prodaje ili za otkrivanje bolje preporuke na nekom onlajn oglasniku. S obzirom na olakšanu primjenu gotovih rješenja nastalih u posljednjih godinu dana, postoji eksplozija upita i od onih koji nisu do sad mogli organizovati specifične stručne odsjeke unutar vlastite kompanije”, kaže Fernežir.
Obrada stotina hiljada mejlova uz pomoć AI
Roberto Gobo iz Valamara pojasnio je kako oni u svom poslovanju koriste ChatGPT.
“U Valamaru kategorizujemo ankete zadovoljstva zaposlenih i ankete zadovoljstva gosta na različite kategorije i potkategorije. Za svaki komentar zaposlenog ili gosta želimo znati kojoj kategoriji pripada i kakav mu je sentiment tj. je li gost kroz komentar izrazio zadovoljstvo ili nezadovoljstvo uslugom ili objektom. Prije smo morali anotirati tekstove i komentare te trenirati naše vlastite modele vještačke inteligencije, što je bio zahtjevan i dugotrajan postupak. Korišćenjem ChatGPTa, anonimizirali smo ankete, skratili smo i ubrzali cijeli proces. Više treniramo kontinuirano vlastite ML modele te smo pojednostavili i poboljšali kvalitetu cijelog procesa prepoznavanja kategorizacije komentara zaposlenih i gostiju. Posao od nekoliko mjeseci, sad je gotov za nekoliko dana”, kaže Gobo.
Osim toga, počinju testirati ChatGPT, odnosno kvalitet tekstova koje proizvede za marketinške i prodajne aktivnosti, kampanje i slično.
“Cilj je doći do mogućnosti da je sadržaj teksta personalizovan za tip i kategoriju gosta, npr. za mlađe malo ležerniji tekst u prvom licu, za one koji vole sportske aktivnosti tekst koji daje naglasak na usluge vezane za sport i slično”, pojašnjava Gobo.
Kao velika hotelska kuća, njihov rezervacijski centar godišnje primi nekoliko stotina hiljada mejlova. Za njihovu obradu takođe koriste vještačku inteligenciju.
“Zamislite da u jednom trenutku primite preko 10 hiljada mejlova i svi oni čekaju odgovor gostu, što bi moglo značiti višednevno čekanje gosta na odgovor, kada ne bismo imali uspostavljene sisteme koji koriste vještačku inteligenciju. Dobar dio tih mejlova su upiti za rezervacije u našim objektima i uspješnost se mjeri u satima tj. cilj je prodajne mejlove odgovoriti u istom danu. U Valamaru smo inicijalno razvili vlastite modele vještačke inteligencije koji iz mejla prepozna jezik (kako bismo znali kojem agentu proslijediti e-mail) , ‘intent’ tj. namjenu melja (booking, plaćanje, informacije itd.) te datum dolaska ako je u pitanju nova rezervacija. Kad vještačka inteligencija pročita mejl na osnovi atributa koje smo izvukli, svakom mejlu dodjeljujemo poslovnu vrijednost pa se tako prodajni mejlovi sortiraju na vrh liste i adresiraju prioritetno te nakon toga oni mejlovi niže prioritete. Vještačka inteligencija nam je omogućila da prioritizujemo upite gostiju, prepoznamo namjenu, poboljšamo prodaju te povećamo konverziju”, pojašnjava Gobo.
Postoji niz alata koji mogu biti korisni na radnom mjestu
I Fernežir izdvaja nekoliko konkretnih primjera korišćenja vještačke inteligencije, među kojima je i programiranje.
“Alati poput GitHub Copilota ubrzavaju programera u nekim učestalim zadacima. Meni je to koristan alat, a lično znam više ljudi kojima su taj ili slični alati ubrzali posao. Drugi primjer je pisanje sadržaja za marketing i prodaju. Postoje brojni alati kojima se kreativni profesionalci mogu inspirisati i brže doći do željenog rješenja ili barem do dobrog prvog nacrta. Pretraživanje sadržaja i traženje odgovora na komplikovana pitanja je takođe znatno napredovalo. Meni omiljen alat za tu svrhu je Perplexity.AI. Još jedan česti primjer i klijentski upit koji smo više puta dobili je razvoj takozvanih RAG (Retrieval Augmented Generation) modela za efikasniju i kvalitetniju pretragu internog znanja unutar neke kompanije”, kaže.
I za prosječnog kancelarijskog radnika postoji cijeli niz aplikacija baziranih na vještačkoj inteligenciji, koji mu mogu olakšati svakodnevne zadatke.
“Predlažem da se zaposleni igraju s onim što im je trenutno bitno za rad. OpenAI ima novi GPT store sa specijalizovanim modelima, po uzoru na Play Store za mobilne aplikacije. Tu postoje modeli za pomoć u pisanju, pretragu informacija i analizu, brže programiranje, izradu grafičkih sadržaja i razni drugi. Nedavno je Microsoft izbacio Copilot Pro koji se može koristiti unutar Microsoft 365 paketa. Radi se o dodacima vještačke inteligencije za tipične kancelarijske alate kao što su Word, Excel, Powerpoint, OneNote, Teams i Outlook. Ovo je novost koja će se odraziti na brojne kancelarijske zaposlene. Za kraj, još jedan zanimljiv alat za naše jezično područje je YugoGPT. Radi se o nedavno razvijenom jezičnom modelu sličnom ChatGPT-u, ali uz jaču prilagodbu i podršku za hrvatski, srpski i druge slične jezike s našeg geografskog područja. Može mu se reći na kojem jeziku želimo odgovor, a trenutno je još uvijek u procesu razvoja i poboljšanja”, zaključuje Fernežir.